Focal Loss：一劳永逸解决不平衡分类难题！

2022-11-02 12:15:26

Focal Loss：变革目标检测的不平衡分类问题的损失函数

导语

在目标检测领域，不平衡分类问题是一个普遍的挑战。简单来说，就是负样本（背景）远多于正样本（目标），导致模型训练过程中对负样本过度关注，而忽视了正样本。为了解决这一难题，2017 年，Kaiming He 博士团队提出了 Focal Loss，彻底改变了目标检测的格局。

不平衡分类问题：痛点所在

在目标检测任务中，图像中通常包含大量的背景（负样本），而目标（正样本）只占很小一部分。这种不平衡分布会造成以下问题：

模型容易被负样本淹没，导致对正样本的检测准确率下降。
训练过程变得低效，因为模型浪费了大量时间处理负样本。

Focal Loss：原理与实现

Focal Loss 是一种基于交叉熵损失函数的改进版本，专门针对不平衡分类问题设计。其核心思想是引入一个调制因子，通过调整不同样本的权重来缓解不平衡问题。

调制因子根据预测概率 p 计算，公式如下：

p_t = p_{t_a}^γ

其中：

p_t 为第 t 个样本的预测概率
p_{t_a} 为第 t 个样本的真实标签
γ 为超参数，控制调制因子的影响程度

当预测概率 p_t 较大时，调制因子 p_t 较小，从而降低了该样本的权重。相反，当 p_t 较小时，调制因子 p_t 较大，从而提高了该样本的权重。

通过这种机制，Focal Loss 会降低简单样本的权重，同时提高困难样本的权重，促使模型更加关注难检测的目标。

PyTorch 代码示例

在 PyTorch 中，Focal Loss 可以通过以下代码实现：

import torch
import torch.nn as nn

class FocalLoss(nn.Module):
    def __init__(self, gamma=2, alpha=0.25):
        super(FocalLoss, self).__init__()
        self.gamma = gamma
        self.alpha = alpha

    def forward(self, input, target):
        p = torch.sigmoid(input)
        pt = p * target + (1 - p) * (1 - target)
        loss = -self.alpha * (1 - pt)**self.gamma * torch.log(pt)
        return loss.mean()